История валовой прибыли AI-компаний проходит первую «проверку»: Canva сознательно замедляет рост, Figma берет на себя расходы на вычисления

Две ведущие компании в сфере программного обеспечения для дизайна с помощью реальных финансовых данных раскрывают самые скрытые издержки AI-трансформации.

Canva на этой неделе предупредила инвесторов, что годовые темпы роста выручки замедлятся до 20%, поскольку компания сознательно приостановила запланированное масштабное внедрение AI-функции, которая должна была стимулировать рост платных подписок — спрос значительно превысил ожидания, а издержки на обслуживание оказались такими же высокими. Согласно отчету за четверг, Figma ожидает, что темпы роста выручки в третьем квартале снизятся с 48% во втором квартале до 36%, и признает, что многие AI-инструменты компании по-прежнему находятся в стадии тестирования и не выстроили эффективную коммерческую модель. После публикации новостей акции Figma за день упали примерно на 15%.

По данным технологического издания The Information, опыт обеих компаний указывает на одну структурную проблему: популярность AI-продуктов вовсе не гарантирует здоровой модели юнит-экономики. В условиях, когда инвесторы ранее возлагали большие надежды на компании, разрабатывающие AI-приложения, это стало реальным стресс-тестом с передовой линии.

Canva: Чрезмерный спрос становится бременем, компания сознательно тормозит внедрение AI

Ситуация Canva весьма показательная — проблема не в отсутствии пользователей, а как раз в их избыточном количестве.

По сообщениям, главный операционный директор Canva Клифф Обрехт сообщил коллегам, что до внедрения AI издержки на обслуживание огромного числа бесплатных пользователей были "очень низкими". Но после запуска AI-функций "эти издержки выросли в разы, модель юнит-экономики кардинально изменилась, и сокращение расходов на AI стало намного важнее, чем раньше".

Исходя из этого, Canva решила сознательно замедлить выпуск AI-функций вместо того, чтобы гнаться за ростом пользователей ценой высоких расходов. Это решение непосредственно снизило ожидания компании по годовому росту выручки — с более высокого уровня, ожидаемого рынком, до 20%.

Для фундаментального решения проблемы расходов Canva активно развивает собственные AI-модели. Компания утверждает, что ее внутренние модели для генерации изображений и видео работают быстрее и дешевле, чем модели ведущих AI-лабораторий. Но проблема в том, что эти собственные модели не успели выйти на рынок одновременно с масштабным внедрением AI-функций, и на ключевых этапах компании пришлось полагаться на гораздо более дорогие внешние модели.

Figma: Beta-продукты бесплатны, издержки на вычисления компания берет на себя

В отличие от сознательного замедления Canva, Figma сталкивается с иным типом давления — ей приходится оплачивать издержки за продукты, которые еще не приносят прибыль.

Финансовый директор Figma Правир Мелвани прямо выразил эту логику на встрече с инвесторами:

"В настоящее время мы не берем с клиентов плату за использование продуктов на стадии тестирования — все расходы на вычисления мы покрываем сами, и у нас нет никакой выручки, чтобы их компенсировать."

Это означает, что Figma за свой счет субсидирует использование AI-функций пользователями, ожидая их выхода из тестовой в коммерческую стадию. Компания ожидает, что такая структура расходов будет давить на валовую маржу.

Figma также увеличивает инвестиции в собственные AI-модели и уже начала комбинировать внутренние и передовые модели для поддержки новых Figma AI-агентов. Но обучение собственных моделей требует времени и финансовых вложений, а терпение рынка капитала явно ограничено — после публикации прогнозов акции Figma за день упали примерно на 15%.

Общая проблема: структура расходов AI-трансформации еще не выстроена

Сообщается, что примеры Canva и Figma демонстрируют типичный временный конфликт, с которым сталкиваются современные AI-компании: привлекательность продукта уже подтверждена, но путь его превращения в устойчивую прибыльную модель все еще не ясен.

Обе компании считают разработку собственных моделей решающим фактором прорыва — снижение зависимости от дорогостоящих внешних решений должно фундаментально улучшить юнит-экономику. Однако приходится считаться с временным разрывом между сроками создания собственных моделей и мгновенными требованиями рынка к росту показателей.

Аналитики отмечают, что эти два финансовых отчета стали важным ориентиром: ценой AI-трансформации становятся не только расходы на разработки, но и глубоко встроенные издержки на вычисления при каждом пользовательском запросе. Пока коммерческие модели не созрели, эти расходы будут продолжать снижать валовую прибыль.

AI-истории софтверных компаний проходят первый по-настоящему серьезный финансовый "чекап".